惯性权重是微粒群算法(PSO) 的重要参数, 它可以平衡算法的全局和局部搜索能力的关系, 改善算法的性
能. 对此, 提出一种基于强化学习的适应性微粒群算法(RPSO). 首先将不同惯性权重调整策略视为粒子的行动集合;
然后通过计算??函数值, 考察粒子多步进化的效果; 进而选择粒子最优进化策略, 动态调整惯性权重, 以增强算法寻
找全局最优的能力. 对几种经典函数的测试结果表明, RPSO 能够获得良好的性能, 特别是对多峰函数效果更加明显.

各种强化学习算法

对标准的强化学习进行改进，通过引入动机层，来引入先验知识，加快学习速度。策略迭代选择上，通过采用“同策略”迭代的Sarsa学习算法，代替传统的“异策略”Q学习算法。提出了基于多动机引导的Sarsa学习（MMSarsa）算法，分别和Q学习算法、Sarsa学习算法在坦克对战仿真问题上进行了三种算法的对比实验。实验结果表明，基于多动机引导的Sarsa学习算法收敛速度快且学习效率高。

国开形考一 实验小程序 课时作业答案仅供参考

ddpg-aigym 深度确定性策略梯度 Tensorflow中深度确定性策略梯度算法的实现（Lillicrap等人 。） 如何使用 git clone https://github.com/stevenpjg/ddpg-aigym.git cd ddpg-aigym python main.py 培训期间 一旦训练 学习曲线 InvertedPendulum-v1环境的学习曲线。 依存关系 Tensorflow（在tensorflow版本0.11.0rc0 ） OpenAi体育馆 Mujoco 产品特点 批量归一化（提高学习速度） 梯度转换器（在arXiv中提供： ） 注意 使用不同

强化学习笔记和学习材料

Python 强化学习实战 应用OpenAI Gym和TensorFlow精通强化学习和深度强化学习书籍代码

2016年AlphaGo战胜人类顶级围棋选手，标志人工智能的一个重要里程碑事件，其中强化学习方法做出了重要的贡献。麻省理工、斯坦福、卡内基梅隆等著名学府纷纷开设或着重强化学习的课程。 强化学习是人工智能中最活跃的研究领域之一。强化学习不同于监督学习，强化学习根据系统的状态做出动作，由环境给出奖惩信号，通过学习获得使累计奖惩最高的动作策略。也就是一种基于数据通过自学习方式获得最优决策和控制的方法。在棋类博弈、智能驾驶、机器人控制等领域都有广泛成功的应用。

本篇整理强化学习中的常见面试题，在面试前对强化学习的基础理论有深入的理解和认识，需要掌握常见算法的基本思想、推导过程。 公式很多，如贝尔曼方程和贝尔曼最优方程这里估计已经被绕晕了，所以会觉得很难，更不要说把目前主流算法都掌握好了，像DDPG、TRPO、PPO等算法的推导过程基本都有一定的难度。 学习资料： 1、英文书：Sutton的Reinforcement Learning: An Introduction，比较经典，总体讲的比较通俗易懂，可能就是英文不太好懂 2、视频教程：David Silver的视频教程，然后参考叶强的中文笔记来看，如果不喜欢英文，可以找李宏毅的视频来听 3、中文书籍：郭宪的《深入浅出强化学习原理入门》 4、英文文档：https://spinningup.openai.com/en/latest/index.html 5、论文：DDPG、TRPO、SAC等都可以找原论文读一下 6、源码：学一个算法要把它的框架搞懂，输入和输出是啥、网络的目标函数、参数怎么更新的都要知道，所以建议也把源码看看

文件中包含了基于eNSP加防火墙的千人中型校园/企业网络规划与设计的topo图及其完整的配置（2份 区别就是第二个加了无线网络规划设计(WIFI)）（三层架构，核心层、汇聚层、计入层），并加所有的配置命令(以txt形式在文件中)，文件在加入了相应的配套文章连接。文章中的综合运用设计技术的单个技术如vlan划分、静态路由、OSPF、单臂路由(trunk/access)、DHCP、无线WLAN、Snooping、MSTP、VRRP、防火墙、DNS server、ACL等。该topo适合了解并熟知单个组网技术的小伙伴，并想学习将单个技术组合应用的小伙伴，使用场景适用于毕业设计、校园网络规划、企业网络规划等场合